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图像二值化方法研究及其在监控识别系统中的应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-10页 | | 插图索引 | 第10-11页 | | 第1章 绪论 | 第11-17页 | | ·研究背景及意义 | 第11-12页 | | ·国内外研究现状及发展趋势 | 第12-15页 | | ·研究现状 | 第12-14页 | | ·发展趋势 | 第14-15页 | | ·存在的问题与难点 | 第15页 | | ·本文研究内容 | 第15-16页 | | ·本文组织结构 | 第16-17页 | | 第2章 二值化相关研究综述 | 第17-27页 | | ·直方图技术 | 第17-18页 | | ·空间域图像增强技术 | 第18-21页 | | ·平滑滤波 | 第18-19页 | | ·锐化滤波 | 第19-21页 | | ·基于全局阈值的二值化技术 | 第21-23页 | | ·最大类间方差法(Otsu法) | 第21-22页 | | ·最大熵法 | 第22-23页 | | ·基于局部阈值的二值化技术 | 第23-24页 | | ·bemsen算法 | 第23-24页 | | ·Niblack算法 | 第24页 | | ·特殊的二值化技术 | 第24-26页 | | ·基于边缘的二值化算法 | 第24-25页 | | ·基于区域的二值化算法 | 第25-26页 | | ·本章小结 | 第26-27页 | | 第3章 基于直方图投影的二维Otsu快速算法 | 第27-38页 | | ·二维Otsu阈值分割方法 | 第27-30页 | | ·二维统计直方图原理 | 第27-28页 | | ·二维Otsu算法 | 第28-30页 | | ·二维Otsu算法的特点与不足 | 第30页 | | ·基于直方图投影的二维Otsu快速算法 | 第30-34页 | | ·二维统计直方图投影算法 | 第30-32页 | | ·新的二维阈值搜索算法 | 第32-33页 | | ·快速算法 | 第33-34页 | | ·算法复杂度分析 | 第34-35页 | | ·实验结果 | 第35-37页 | | ·分割效果 | 第35-36页 | | ·分割速度 | 第36-37页 | | ·本章小结 | 第37-38页 | | 第4章 基于目标估计和灰关联增强的二值化算法 | 第38-46页 | | ·Gato二值化算法 | 第38-39页 | | ·Gato算法原理 | 第38-39页 | | ·Gato算法分析 | 第39页 | | ·灰关联分析原理 | 第39-40页 | | ·基于目标估计和灰关联增强的二值化算法 | 第40-43页 | | ·基于修正均值滤波的目标估计 | 第40-42页 | | ·用灰关联增强算法进行局部增强 | 第42-43页 | | ·使用二维Otsu快速算法二值化 | 第43页 | | ·实验结果 | 第43-45页 | | ·本章小结 | 第45-46页 | | 第5章 视频监控识别系统的设计与实现 | 第46-55页 | | ·系统概述 | 第46-47页 | | ·系统工作环境 | 第47-48页 | | ·系统硬件环境 | 第47页 | | ·系统软件环境 | 第47-48页 | | ·系统组成及工作流程 | 第48-49页 | | ·系统模块实现 | 第49-53页 | | ·图像获取 | 第49页 | | ·预处理 | 第49-50页 | | ·庄闲板处理与识别 | 第50-51页 | | ·牌靴处理与识别 | 第51页 | | ·扑克牌处理与识别 | 第51-53页 | | ·运行实例 | 第53-54页 | | ·本章小结 | 第54-55页 | | 总结 | 第55-57页 | | 参考文献 | 第57-61页 | | 致谢 | 第61-62页 | | 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第62页 |
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论文编号BS401138，这篇论文共62页
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